Künstliche Intelligenz im Gesundheitsmarkt – Transformationskraft der künstlichen Intelligenz zur Revolutionierung des Gesundheitssektors

Traditionell war das gesamte Gesundheitssystem ausschließlich mit der Heilung von Krankheiten und der Bereitstellung von Diagnosen beschäftigt. Die Branche bewegt sich jedoch rasch in Richtung einer ergebnisorientierten Pflege und weicht von ihrer traditionellen Sichtweise ab. Während die Nachfrage nach intelligenten medizinischen Lösungen sprunghaft anstieg, erlebte die Gesundheitsbranche das Aufkommen von künstlicher Intelligenz (KI), Robotik und anderen bemerkenswerten technologischen Fortschritten. Die Integration von KI und Robotik in den täglichen Betrieb verspricht, den Gesundheitssektor in den kommenden Jahren zu verändern.

Aktuelle Beispiele für künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen

KI wird zur Entwicklung eines kostengünstigen Herzkrankheitsdetektors verwendet

Laut dem Faktenblatt der Weltgesundheitsorganisation (WHO) sterben jedes Jahr fast 17,9 Millionen Menschen an Herz-Kreislauf-Erkrankungen, was 31 % aller weltweit registrierten Todesfälle entspricht. Darüber hinaus stellen die Centers for Disease Control and Prevention fest, dass allein in den USA fast 5,7 Millionen Menschen von Herzversagen betroffen sind. Laut WHO ereignen sich 75 % der Todesfälle durch Herz-Kreislauf-Erkrankungen in Ländern mit mittlerem und niedrigem Einkommen. Daher ist der Zugang zu einer kostengünstigen und allgegenwärtigen Screening-Methode das Gebot der Stunde.

Eine Anfang 2019 durchgeführte Studie der Mayo Clinic ergab, dass die Einbeziehung künstlicher Intelligenz in das Elektrokardiogramm bei der Früherkennung einer asymptomatischen linksventrikulären Dysfunktion helfen kann, einer Erkrankung, die allgemein als Zeichen einer Herzinsuffizienz gilt. Das Forscherteam entdeckte außerdem eine hohe Testgenauigkeit, die mit gängigen Screening-Technologien wie der Mammographie zur Brustkrebsdiagnose vergleichbar ist.

Das KI-integrierte Elektrokardiogramm kann Informationen über zuvor verborgene Herzbeschwerden genau extrahieren. Darüber hinaus wird der gesamte Prozess dadurch kostengünstiger. Die Technologie ist daher vielversprechend, um in Zukunft Leben zu retten.

Philips stellt KI-gestützte Onkologielösung vor

Die Verwendung vonMarkt für künstliche Intelligenzim Gesundheitswesen ist nicht auf eine einzelne Produktkategorie beschränkt, sondern kann in einer Vielzahl von Aufgaben im gesamten Gesundheitsspektrum eingesetzt werden. KI findet auch in Subspezialitäten Anwendung, bei denen es sich noch vor nicht allzu langer Zeit um manuelle Prozesse handelte. Beispielsweise nutzen immer mehr Gesundheitsorganisationen künstliche Intelligenz, um elektronische Patientenakten zu ermöglichen. Marktführer wie Philips und Siemens haben kürzlich den Einsatz von KI bei der Untersuchung von Patientendaten demonstriert, die für bestimmte Fallbereiche relevant sind.

Letztes Jahr stellte Philips seine neuartige Intellispace Oncology-Software vor, die auf einem einzigen Bildschirm einen Überblick über einen an Krebs erkrankten Patienten bietet.  Diese integrierte Onkologielösung unterstützt Präzisionsmedizinprogramme und hilft Onkologen, Behandlungsentscheidungen zu treffen. Die Software zeigt individualisierte Daten eines Krebspatienten und liefert Informationen über alle Patientenbegegnungen. Dazu gehören Verfahren, bildgebende Untersuchungen, Labore, Pathologie und andere verwandte Daten.

Die Software soll komplexe Behandlungsentscheidungen unterstützen. Darüber hinaus liefert die Intellispace Oncology-Software Erkenntnisse, die auf evidenzbasierten Entscheidungstools basieren und die Einhaltung von Leitlinien fördern. 

AI-pathway Companion von Siemens verspricht Ausbau der Präzisionsmedizin

Auch der AI-Pathway Companion von Siemens zielt auf den Ausbau der Präzisionsmedizin ab. Es nutzt KI-basierte Entscheidungsunterstützung, um die Entscheidungsfindung hinsichtlich Diagnose und Behandlung zu beschleunigen. AI-pathway Companion ist ein KI-basiertes klinisches Entscheidungsunterstützungssystem, das Ärzte dabei unterstützen soll, therapeutische Entscheidungen entlang des klinischen Wegs zu treffen. Die Software optimiert verschiedene Prozesse entlang klinischer Pfade und sorgt so für ein erfolgreiches Patientenmanagement. Es bietet den klinischen Status jedes Patienten auf der Grundlage künstlicher Intelligenz und Datenintegration.

Die Integration künstlicher Intelligenz in das Gesundheitswesen kann zu einer besseren Patientenversorgung beitragen

Die immer größer werdenden medizinischen Daten eines Patienten können für eine individuellere und effizientere Diagnose und Behandlung genutzt werden, was auch als Präzisionsmedizin bezeichnet wird. Im Gegensatz dazu verbleiben Gesundheitsdaten, die beispielsweise aus klinischen Untersuchungen, Genetik, Bildgebung und Laborergebnissen stammen, weiterhin in isolierten Silos. Dies ist auf die fehlende Datenintegration zurückzuführen, die zu Fehlern in den klinischen Abläufen führen kann. Die Einbeziehung künstlicher Intelligenz kann die Gesundheitslandschaft grundlegend verändern, da sie ein kostengünstiges Medium für den Zugriff auf die oben genannten Daten bietet.